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EVR 2021
VI Escola de Verão de Refrigeração
Avaliação do uso de redes neurais artificiais para a determinação do carregamento de produtos em refrigeradores domésticos
Submission Author:
Luiza Cordeiro , MG
Co-Authors:
Henrique José Agrizzi Altoé, Luiza Cordeiro, Antônio Maia
Presenter: Luiza Cordeiro
doi://10.26678/ABCM.EVR2021.EVR21-0015
Abstract
O elevado consumo energético doméstico causado pelos refrigeradores torna fundamental a busca pelo aumento da eficiência de tais equipamentos. O carregamento de produtos no seu interior influencia diretamente a operação e normalmente não é considerado na definição do ajuste da temperatura interna. Um ajuste inadequado pode resultar em uma temperatura interna inapropriada para a conservação dos alimentos e/ou um consumo de energia maior do que o necessário para uma dada condição de carregamento. Neste contexto, propõe-se neste trabalho o desenvolvimento de redes neurais artificiais para prever o carregamento a partir da medição da temperatura interna durante os ciclos de operação do refrigerador. Foi treinada uma rede neural para classificar o carregamento entre 0, 10, 20 ou 30 caixas e outra para regressão, que retornou um valor contínuo entre 0 e 30 caixas. Utilizando a média dos dados de treinamento como entrada, obteve-se um erro médio de 0,33 caixas com a rede de regressão, e com a rede de classificação todas as saídas foram corretamente classificadas, sendo o menor valor correto encontrado como 88% de probabilidade. Foram utilizados dados interpolados entre as médias de dados de treinamento como novas entradas para carregamentos intermediários de 5, 15, 25 e extrapolado para 35 caixas. A rede de regressão obteve erro médio de 1,2 caixas para os valores interpolados e aproximadamente 5 caixas para o caso extrapolado. Conclui-se que ambas as redes podem ser utilizadas para o problema proposto.
Keywords
Refrigeração, Redução de consumo, Carregamento de produto, Redes Neurais Artificiais
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